新一輪產業變革中，人工智能推動科技快速發展。人工智能正逐步從技術研發階段向商業化落地快速推進，目前已進入賦能傳統產業鏈、與各產業深度融合的關鍵時期。近期，伴隨部分AI公司IPO的關鍵推進，2021年有望迎來AI企業上市潮。我們看好技術積累深厚、產品優質、產業理解深入的AI公司，相關企業有望借助自身對賽道的控盤力實現產品和技術之間的優勢轉化，不斷兌現AI產業的紅利。

　　深度學習引領人工智能，開啟新一輪產業變革

　　人工智能的三大支柱為“運算平臺+數據資源+算法”，共同推動人工智能不斷突破。深度學習在人工神經網絡基礎上發展而來，自2006年提出之后快速發展，在搜索技術，數據挖掘，機器翻譯，自然語言處理，語音，推薦和個性化技術等領域不斷取得突破，深度學習推動人工智能產業開啟新一輪革命。艾瑞咨詢數據顯示，2020年，人工智能預計達到超過1500億元規模；到2025年，產業規模預計超過4500億元，市場空間巨大。下游滲透較多的行業包括安防、金融、教育、汽車、商業、醫療健康等。

　　人工智能產業鏈：三層結構——基礎層、技術層、應用層

　　基礎層：產業發展的支撐者與使能者?！斑\算平臺+數據資源”屬于基礎層范疇，運算平臺對應芯片、云計算等，數據資源對應傳感器、行業數據和服務等?；A層通常需要大量資金、人力、核心數據的持續投入，競爭門檻較高。

　　技術層：底層框架、核心算法、通用技術。技術層“玩家”開發底層框架、研究新型算法、提高通用技術水平，主要包含計算機視覺、語音及自然語言處理、機器學習等領域，對研發能力要求較高，非巨頭公司和巨頭級公司分庭抗禮的格局初步形成。

　　應用層：百花齊放，充滿機遇。應用層的主要任務是實現人工智能在各垂直行業的場景化落地。智慧城市、互聯網、金融、教育、醫療、地產、零售等賽道是AI企業的重點關注領域。垂直領域場景化覆蓋面廣，充滿機遇，未來有望呈現出百花齊放的格局。

　　人工智能的機遇與挑戰

　　AI未來發展前景如何？——從歷史來看，人工智能的發展呈現螺旋向上趨勢，人工智能技術不斷革新發展是推動產業升級的關鍵，以深度學習、智能語音、CV、NLP為代表的技術仍有巨大發展空間。

　　數據從何而來？——人工智能算法訓練需要大量數據資源，可借助物聯網、大數據等技術獲取數據，AI公司有望依靠產品+技術+場景的完整解決方案，形成數據閉環，增強競爭優勢。

　　商業模式路在何方？——軟硬結合是AI商業化的典型特點，與生態伙伴加深合作關系，實現優勢賽道突破與控盤至關重要；從邊界來看，伴隨AI產業化程度加深，AI應用有望從2B向2C全面滲透。
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